---

探索Spring AI的核心概念

了解这些基础知识将帮助我们更好地使用Spring AI框架进行开发。

AI模型基础

AI模型是通过算法模拟人类认知功能的系统。它们通过学习海量数据中的规律，能够生成预测、文本、图像等多种输出，广泛应用于各个领域。

AI模型有多种类型，适用于不同场景。比如ChatGPT擅长文本处理，而Midjourney和Stable Diffusion则专注于图像生成。Spring AI支持语言、图像和音频处理模型，还包括文本嵌入功能。

预训练模型(如GPT)最大的优势在于不需要开发者具备专业的机器学习知识，直接就能使用。

提示(Prompt)的艺术

提示词是引导AI生成期望输出的关键。看似简单的输入文字，实际上包含着复杂的交互逻辑。比如ChatGPT API中，提示包含系统角色(设定模型行为)和用户角色(用户输入)。

设计优质提示需要技巧和经验。与AI沟通更像是与人对话，而不是编写SQL查询语句。因此"提示工程"已经成为一门专门的研究领域。

有趣的是，研究发现某些提示语特别有效，比如"深呼吸，一步一步地做这件事"。这说明AI交互方式仍在探索阶段，还有很多未知的可能性。

提示模板

Spring AI使用StringTemplate库创建提示模板，类似于Spring MVC中的视图。通过占位符和模型对象(通常是Map)来动态生成最终提示内容。

随着发展，提示的格式已经从简单文本演变为包含多角色消息的复杂结构。

嵌入(Embeddings)

嵌入是将文本、图像等转换为数值向量(浮点数数组)的技术。这些向量能够捕捉内容的语义特征，通过计算向量间的距离可以判断内容的相似度。

开发者不需要深入理解背后的数学原理，只需知道它在检索增强生成(RAG)等应用中非常重要。可以把嵌入空间想象成高维度的语义地图，相似内容会聚集在一起。

Token机制

Token是AI模型处理文本的基本单位。英语中大约1个token相当于0.75个单词。比如莎士比亚全集约90万字，对应120万token。

Token直接影响使用成本，因为云服务通常按token计费。同时每个模型都有token上限(上下文窗口)，超过限制的文本不会被处理。例如GPT-3的窗口是4K token，Claude AI则高达100K。

结构化输出

虽然可以要求AI输出JSON格式，但返回的仍是字符串而非数据结构。Spring AI提供了专门的转换机制，通过精心设计的提示和多轮交互来获得结构化数据。

整合自定义数据

有三种主要方法让AI使用训练数据之外的信息： 1. 微调模型(资源密集，需要专业知识) 2. 提示填充(将数据放入提示中) 3. 工具调用(连接外部API)

检索增强生成(RAG)

RAG技术通过以下步骤实现： 1. 将文档分割成语义连贯的小块 2. 转换为向量存储在数据库中 3. 查询时找出相关内容加入提示

Spring AI简化了这个ETL(提取-转换-加载)流程的实现。

工具调用

Spring AI通过@Tool注解简化工具调用开发： 1. 定义工具(名称、描述、参数) 2. 模型决定调用时提供参数 3. 应用执行并返回结果 4. 模型生成最终响应

评估AI响应

评估AI输出质量需要考虑： - 与用户意图的一致性 - 事实准确性 - 上下文相关性

Spring AI提供了Evaluator API来帮助进行这些评估。